Introdução à Ciência de Dados
No curso de Introdução à Ciência de Dados você se qualifica para compreender o estudo dos dados e extrair insights significativos para os negócios com uso de tecnologias de Inteligência Artificial atualmente empregadas na Indústria 4.0.
Venha conhecer os recursos de Inteligência Artificial e capacidade para implementar outras estruturas computacionais de modo 100% EaD e assíncrono.
O curso foi desenvolvido com metodologia Hands On - "mão na massa" ou "aprender fazendo".
É totalmente prático, com tópicos que, durante todo processo de ensino, os alunos são desafiados em uma série de cenários cada vez mais complexos, uma intensa experiência imersiva em linguagem de programação (python) extremamente aplicável a situações do mundo real.
Mergulhe no mundo da Inteligência Artificial com Introdução à Ciência de Dados.
Vem conosco e entre em modo IA-Labs.
Início do curso: Imediato após a confirmação do pagamento.
Nível: Iniciante.
Carga horária: 60 horas.
100% da carga horária do curso é ofertada na modalidade a Distância - EaD (online), ou seja, sem aula presencial, no formato autoinstrucional (sem o acompanhamento do tutor).
Duração: Você terá 180 dias para concluir o curso após a realização da matrícula. (Após este período o seu acesso será suspenso).
Certificado: O concluinte que obtiver aproveitamento mínimo de 60% receberá o certificado de Introdução à Ciência de Dados, no e-mail cadastrado, em até 05 dias.
Horário de realização: Na modalidade EaD você tem a flexibilidade de estudar de acordo com a sua disponibilidade, de dia e horário para estudo. Por meio de uma plataforma de ensino, será disponibilizado pelo IA-Labs o material didático (conteúdo apostilado, vídeos para aprendizado teórico complementar e/ou ilustrações personalizadas, entre outros).
Após a realização da matrícula o curso estará disponível em Portal IA-Labs e os dados de acesso encaminhados para o e-mail informado na matrícula.
Para concluir o curso você deverá realizar o estudo do material (didático e teórico complementar) e concluir um questionário base “Quizz”, com desempenho mínimo de 60%.
De forma geral:
- Visão de vetores e matrizes (para que serve e possibilidades que
disponibilizam) via biblioteca “Numpy”;
- Entendendo “arrays”, máximos, mínimos, média, desvio padrão,
variância;
- Como ranquear matrizes;
- Efetuar operações matemáticas para cada elemento de uma matriz;
- Efetuar operações matemáticas entre matrizes;
- Trabalhar dicionários.
De forma detalhada:
- Criar vetores ou matrizes
- Criar matrizes esparsas
- Redimensionar array “Numpy”
- Converter dicionários em matrizes
- Inverter matriz ou “nArray”
- Calcular diagonal da matriz
- Calcular determinante de uma matriz
- Transformar matriz em vetor
- Calcular: média , desvio padrão e variância
- Encontrar classificação de uma matriz (rank)
- Máximos e mínimos de uma matriz
- Adicionar valor numérico a um elemento de matriz
- Calcular produto de dois (02) vetores
- Adicionar, subtrair, multiplicar e dividir – valor numérico para cada elemento da matriz
- Adicionar e subtrair entre duas (02) matrizes
- Ler características de um dicionário
Informações adicionaisO que é ciência de dados?
A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios. Ela é uma abordagem multidisciplinar que combina princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para analisar grandes quantidades de dados. Essa análise ajuda os cientistas de dados a fazer e responder perguntas como o que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que pode ser feito com os resultados.
Por que a ciência de dados é importante?
A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Temos dados de texto, áudio, vídeo e imagem disponíveis em grandes quantidades.
Qual futuro da ciência de dados?
A inteligência artificial e as inovações de machine learning tornaram o processamento de dados mais rápido e eficiente. A demanda do setor criou um ecossistema de cursos, diplomas e cargos na área da ciência de dados. Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas.
Quais são os benefícios da ciência de dados para os negócios?
A ciência de dados está revolucionando o modo como as empresas operam. Muitas empresas, independentemente do porte, precisam de uma estratégia robusta de ciência de dados para impulsionar o crescimento e manter uma vantagem competitiva. Alguns dos principais benefícios incluem:
- Descobrir padrões transformadores desconhecidos
- Inovar novos produtos e soluções
- Otimização em tempo real